[過去ﾛｸﾞ] 現代数学の系譜 工学物理雑談 古典ガロア理論も読む63 (1002ﾚｽ)
上下前次1-新
抽出解除 ﾚｽ栞
このｽﾚｯﾄﾞは過去ﾛｸﾞ倉庫に格納されています｡
次ｽﾚ検索 歴削→次ｽﾚ 栞削→次ｽﾚ 過去ﾛｸﾞﾒﾆｭｰ
369(2): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/04/08(月) 15:12:29.10 ID:kGdAvHWD(11/13) AAS
>>368
つづき
こうした力をまんべんなく持っている人ほど、複雑な課題を解決できる人だと思うのです〈別図版2参照〉。
https://limo.media/mwimgs/d/f/-/img_df29c0f590a4ab0387b6f642f41e386b76245.jpg
AIに使われる側か、AIを使いこなす側か
先の見えない現代では、思考体力をまんべんなく鍛える必要がありますし、そのために数学は最適なツールです。数学には、「問題を解決する最強の武器」であり、「社会人として必要な思考体力を身につけるための脳トレ」という大事な意味があるのです。しかも、一般的な社会人であれば、身につけて役に立つのは、ほぼ「中学数学レベル」だけでOK。そう難しいことはありません。
これからはAIがどんどん進化していき、数学的なことはすべて処理してくれるというイメージがあるかもしれませんが、結局、AIだって人間がプログラムしなければ動きません。AIに使われる側になるか、AIを使いこなす側になるかは、「思考体力」を鍛えられるかどうかにかかっているといえるのです。
(引用終わり)
以上
370: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/04/08(月) 15:22:25.93 ID:kGdAvHWD(12/13) AAS
>>369 追加
■ 西成活裕（にしなり・かつひろ）
東京大学先端科学技術研究センター教授。専門は数理物理学、渋滞学。1967年東京都生まれ。東京大学工学部卒業、同大大学院工学研究科航空宇宙工学専攻博士課程修了。ドイツのケルン大学理論物理学研究所などを経て現職。
予備校講師のアルバイトをしていた経験から「わかりやすく教えること」を得意とし、中高生から主婦まで幅広い層に数学や物理を教え、小学生にも微積分の概念を理解させた実績を持つ。著書『渋滞学』（新潮社）で講談社科学出版賞などを受賞したほか、『とんでもなく役に立つ数学』（KADOKAWA）、『東大人気教授が教える 思考体力を鍛える』（あさ出版）など著書多数。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%A5%BF%E6%88%90%E6%B4%BB%E8%A3%95
西成活裕
西成 活裕（にしなり かつひろ、1967年1月8日 - ）は、日本の数理物理学者。専門は非線形動力学、渋滞学。
東京都足立区生まれ。小学2年生のとき茨城県土浦市に転居。茨城県立土浦第一高等学校卒、東京大学大学院工学系研究科航空宇宙工学専攻博士課程修了、山形大学工学部機械システム工学科、龍谷大学理工学部数理情報学科助教授、ケルン大学理論物理学研究所客員教授、東京大学大学院工学系研究科航空宇宙工学専攻准教授、同教授を経て、東京大学先端科学技術研究センター教授（2009-）。
渋滞学や無駄学の研究で知られる。著書の『渋滞学』は、講談社科学出版賞と日経BPビズテック図書賞を受賞した。趣味はオペラ鑑賞とアリアを歌うこと。
https://www.nttcom.co.jp/comzine/no069/wise/index.html
COMZINE BACK NUMBER
西成活裕さん かしこい生き方のススメ - COMZINE by nttコムウェア
https://www.nttcom.co.jp/comzine/no069/wise/images/wise_title.jpg
(抜粋)
西成
昔から渋滞が大嫌いだったんです。とはいえ、研究分野は数学や物理学だったので、自分が渋滞を研究対象にすることになるとは思っていませんでした（笑）。
ところがある時、セルオートマトンという計算モデルを使った研究をしていた時に、それが人や車の動きに見えてきたんです。「これは渋滞の解消に使えるのじゃないか」とひらめいたのです。
533: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/04/15(月) 16:56:31.76 ID:KyRTeRD1(4/6) AAS
>>369
>AIに使われる側か、AIを使いこなす側か
追加（なお”連続体仮説”よりも、不完全性定理だろうね（＾＾； ）
https://tocana.jp/2019/01/post_19397_entry.html
TOCANA > 超科学 > AI > AIが「どんなに高度化しても絶対に答えられない問題」があると判明
AIが「どんなに高度化しても絶対に答えられない問題」があると判明！ 数学と哲学の謎… 人工知能の限界露呈！ 2019.01.17
(抜粋)
AI（人工知能）にも解決できない問題があることが明らかになった。
科学ニュース「Live Science」（1月11日付）によると、AIの“欠陥”には、その基礎にある数学の“欠陥”が関係しているという。
この度、イスラエル工科大学のアミール・イェフダイオフ氏らはEMX（Estimating the Maximum、最大値推定）と呼ばれる学習プログラムを開発し、AIの学習能力に限界があることを証明したという。
EMXは次のようなアルゴリズムを持つプログラムだ。
ここで焦点となるのは、「いつこの問題は解決されるか？」という問いだ。
EMXが問題となるのは数学の欠陥に由来する。1931年、オーストリア出身の論理学者クルト・ゲーデルが不完全性定理を証明して以来、数学は壊れてしまっているからだ。ゲーデルは、数学のあらゆる系には決して答えることのできない問いがあることを「不完全性定理」で証明した。それは数学者の能力が及ばないからではない。単に答えがないからだ。
連続体仮説では、Xは存在しないと予想された。しかし、ゲーデルとコーエンは、連続体仮説は真でも偽でもないことを証明してしまったのだ。連続体仮説に答えはないのである。
連続体仮説が真、つまり無限集合Ｘが存在しないとすれば、EMXは解決可能。連続体仮説が偽、つまり無限集合Ｘが存在するとすれば、EMXは解決不可能。ところが、連続体仮説が決定不可能である以上、EMXも解決不可能な問題となる。
無限の可能性を秘めていると思われたAIに限界があることが分かったのは驚愕に値するだろう。しかし、連続体仮説で数学の営み自体が頓挫したわけではないことからも予想できるように、EMXによりAIの機械学習が完全に不可能となるわけではないようだ。
今後もAIは、“数学の限界内”において有益なツールとして我々の役に立ってくれることだろう。
（編集部）
上下前次1-新書関写板覧索設栞歴
ｽﾚ情報 赤ﾚｽ抽出 画像ﾚｽ抽出 歴の未読ｽﾚ AAｻﾑﾈｲﾙ
ぬこの手 ぬこTOP 0.061s